[PYTHON] 파이썬 데이터 시각화: Matplotlib과 Seaborn 기초

파이썬 데이터 시각화: Matplotlib과 Seaborn 기초

데이터 분석에서 **시각화(Visualization)**는 필수적인 과정입니다.
데이터를 그래프로 표현하면 패턴, 트렌드, 이상치(Outlier)를 쉽게 파악할 수 있습니다.

이번 글에서는 파이썬의 대표적인 시각화 라이브러리 Matplotlib과 Seaborn의 기본 개념과 활용법을 배워보겠습니다.

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1. 데이터 시각화란?

데이터 시각화는 숫자로 된 데이터를 그래프로 변환하여 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 과정입니다.

📊 시각화의 장점:
✅ 데이터의 패턴과 트렌드를 빠르게 파악 가능
✅ 이상치(Outlier) 탐색 가능
✅ 데이터 간 관계 분석 용이

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2. Matplotlib 기본 사용법

2.1 Matplotlib 소개

Matplotlib은 파이썬에서 가장 많이 사용되는 기본 그래프 라이브러리입니다.

• 선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 다양한 차트 지원
• 간단한 코드로 빠른 시각화 가능

2.2 Matplotlib 설치

pip install matplotlib

2.3 기본 그래프 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

plt.plot(x, y)  # 선 그래프 그리기
plt.xlabel("X 축")  # X 축 라벨
plt.ylabel("Y 축")  # Y 축 라벨
plt.title("기본 선 그래프")  # 그래프 제목
plt.show()  # 그래프 출력

2.4 막대 그래프 그리기

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]

plt.bar(labels, values, color='skyblue')  # 막대 그래프
plt.title("막대 그래프")
plt.show()

2.5 산점도(Scatter Plot)

import numpy as np

x = np.random.rand(50)  # 0~1 사이 난수 50개
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y, color='red')  # 산점도
plt.title("산점도 그래프")
plt.show()

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3. Seaborn 기본 사용법

3.1 Seaborn 소개

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 만든 고급 시각화 라이브러리입니다.

• 더 세련된 디자인
• 데이터 분석에 유용한 다양한 차트 제공
• Pandas 데이터프레임과 연동 가능

3.2 Seaborn 설치

pip install seaborn

3.3 Seaborn 기본 그래프

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")  # 예제 데이터 로드
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)  # 산점도
plt.title("총 비용과 팁 관계")
plt.show()

3.4 히스토그램 (Histogram)

sns.histplot(tips['total_bill'], bins=20, kde=True)
plt.title("총 비용 분포")
plt.show()

3.5 상관관계 히트맵

corr = tips.corr()  # 상관관계 계산
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.title("상관관계 히트맵")
plt.show()

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4. Matplotlib vs Seaborn

라이브러리 특징

Matplotlib	기본적인 그래프 기능 제공
Seaborn	더 직관적이고 예쁜 시각화 가능

✅ Matplotlib은 기본적인 그래프를 그릴 때 사용
✅ Seaborn은 데이터 분석용 그래프를 만들 때 유용

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5. 결론

이번 글에서는 Matplotlib과 Seaborn을 이용한 데이터 시각화 방법을 배웠습니다.

• Matplotlib으로 선 그래프, 막대 그래프, 산점도를 그리는 방법
• Seaborn으로 히스토그램과 상관관계 히트맵을 그리는 방법

다음 글에서는 파이썬을 활용한 웹 크롤링(Web Scraping) 기법을 배워보겠습니다! 🚀